SK Hynix redefine el panorama de la memoria de IA con la arquitectura H3 (H3 architecture) y la tecnología HBF (HBF technology)

En un anuncio histórico que promete remodelar la economía de la inteligencia artificial, SK Hynix ha presentado su revolucionaria arquitectura H3, un diseño de memoria híbrida que integra la memoria de alto ancho de banda (HBM - High Bandwidth Memory) estándar con una tecnología novedosa conocida como High Bandwidth Flash (HBF). Presentado el 12 de febrero de 2026 en una prestigiosa conferencia del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), este avance se dirige específicamente a los crecientes cuellos de botella en la inferencia de IA, ofreciendo una mejora reportada de 2,69 veces en el rendimiento por vatio en comparación con las soluciones existentes.

A medida que los modelos de IA generativa (Generative AI) continúan escalando en tamaño de parámetros y longitud de ventana de contexto, la industria se ha topado con un "muro de memoria" (memory wall), no solo en ancho de banda, sino en capacidad y eficiencia energética. La introducción de HBF por parte de SK Hynix marca un cambio fundamental de los diseños centrados en DRAM a una jerarquía de memoria por niveles que aprovecha la densidad de NAND flash con la velocidad necesaria para el procesamiento en tiempo real.

El génesis de H3: Fusionando velocidad con capacidad

La innovación central reside en la arquitectura H3, que altera fundamentalmente la disposición física de los aceleradores de IA. Los chips de IA de alto rendimiento tradicionales, como las plataformas Blackwell o Rubin de NVIDIA, suelen posicionar pilas de HBM volátil directamente adyacentes al chip de la GPU para maximizar el flujo de datos. Si bien esto garantiza velocidades vertiginosas, la HBM es costosa, consume mucha energía y tiene una capacidad limitada, una restricción crítica para los modelos de lenguaje extensos (LLMs - Large Language Models) modernos que requieren cantidades masivas de memoria para almacenar "cachés KV" (KV caches - Key-Value caches) durante las conversaciones.

La arquitectura H3 introduce un enfoque heterogéneo. Coloca HBF, una tecnología que apila múltiples matrices de NAND flash utilizando vías a través de silicio (TSVs - Through-Silicon Vias), junto con pilas de HBM estándar en el mismo interposer.

Según los datos de simulación de SK Hynix, esta configuración híbrida permite que la GPU descargue los fragmentos de datos masivos y menos sensibles a la latencia (como el caché KV) al HBF de alta densidad, mientras reserva la HBM ultrarrápida para las necesidades computacionales más inmediatas.

Desglose técnico: HBF frente a arquitecturas tradicionales

Para comprender la magnitud de este salto, es esencial comparar la arquitectura H3 con el estándar actual de la industria de diseños exclusivamente HBM. Las simulaciones internas de SK Hynix, que utilizaron una GPU NVIDIA B200 emparejada con ocho pilas HBM3E y ocho pilas HBF, arrojaron ganancias de eficiencia sorprendentes.

Análisis comparativo de arquitecturas de memoria

La tabla anterior ilustra la dramática eficiencia desbloqueada simplemente por tener "más espacio para respirar". Al mover el grueso de los datos al HBF, el sistema reduce la frecuencia de los intercambios de datos entre la GPU y las SSD externas o la memoria principal, que son órdenes de magnitud más lentos.

Resolviendo el cuello de botella del caché KV

El motor principal detrás de la innovación HBF es la demanda específica de la inferencia de IA. A diferencia de la fase de "entrenamiento", que requiere un cálculo masivo en paralelo para construir un modelo, la "inferencia" es el proceso mediante el cual el modelo genera respuestas para los usuarios.

Para que un LLM "recuerde" el contexto de una conversación larga, genera un caché KV, un registro temporal de interacciones pasadas. A medida que las ventanas de contexto se expanden de miles a millones de tokens, este caché crece exponencialmente, superando a menudo la capacidad de la HBM.

"Para que una GPU realice la inferencia de IA, debe leer datos variables llamados caché KV de la HBM. Luego, interpreta esto y emite palabra por palabra. El HBF funciona como una biblioteca con mucho más contenido pero acceso más lento, mientras que la HBM es la estantería para el estudio rápido".
— Dr. Kim Joungho, KAIST (Analogía sobre la memoria por niveles)

En la arquitectura H3, el HBF actúa como esta "biblioteca" situada justo al lado del procesador. Con una sola unidad HBF capaz de alcanzar 512 GB de capacidad, superando con creces los límites de ~36 GB de los módulos HBM3E, el sistema puede almacenar ventanas de contexto masivas localmente. Las simulaciones de SK Hynix demostraron la capacidad de manejar un caché KV de hasta 10 millones de tokens sin las graves penalizaciones de latencia asociadas habitualmente con NAND flash.

Benchmarks de rendimiento y ganancias de eficiencia

Las cifras publicadas por SK Hynix muestran una imagen de eficiencia radical. En sus escenarios de prueba:

• Aumento del rendimiento de procesamiento (Throughput): La capacidad del sistema para procesar consultas simultáneas (batch size) aumentó 18,8 veces. Esto significa que un solo servidor puede manejar casi 19 veces más usuarios concurrentes que antes.
• Consolidación de infraestructura: Las cargas de trabajo que antes requerían un clúster de 32 GPUs para mantener una latencia aceptable ahora podrían ejecutarse con solo dos GPUs equipadas con HBF.
• Ahorro de energía: El aumento de 2,69x en el rendimiento por vatio es una métrica crítica para los hiperescaladores (como Google, AWS y Microsoft) que actualmente luchan contra las limitaciones de energía a escala de gigavatios en sus centros de datos.

Implicaciones estratégicas de la industria

Este anuncio señala un giro estratégico más amplio para SK Hynix y la industria de semiconductores en general.

1. Del entrenamiento a la inferencia

Durante los últimos años, la "fiebre del oro de la IA" estuvo definida por los chips de entrenamiento. A medida que el mercado madura, el enfoque se desplaza hacia los costos de inferencia. Los proveedores de servicios necesitan ejecutar modelos de manera más barata y rápida para que tengan sentido comercial. El HBF aborda directamente la economía unitaria del despliegue de IA.

2. El auge del "AI-NAND"

HBF representa una nueva categoría a menudo denominada "AI-NAND". Si bien SK Hynix domina el mercado de HBM, este movimiento aprovecha su experiencia en NAND flash (donde también son líderes mundiales) para abrir un segundo frente. Según se informa, hay colaboraciones en curso con socios como SanDisk para establecer un "estándar HBF", asegurando que esta tecnología pueda adoptarse ampliamente en diferentes plataformas de GPU.

3. Panorama competitivo

Los rivales no se quedan quietos. Samsung Electronics ha insinuado soluciones similares de memoria por niveles, y la carrera hacia el estándar "HBM4" y más allá implica integrar más lógica y diversos tipos de memoria directamente en el paquete. Sin embargo, la presentación del H3 de SK Hynix los sitúa a la vanguardia de la implementación específica de "HBM+NAND híbrida".

Perspectiva futura

La introducción de la tecnología HBF sugiere que la definición de un "chip de IA" está evolucionando. Ya no se trata solo de FLOPS (operaciones de punto flotante por segundo) brutos; se trata de la eficiencia de la jerarquía de memoria.

SK Hynix planea acelerar la comercialización de HBF, con versiones alfa que podrían llegar a socios clave para su validación a finales de este año. Si las ganancias simuladas se mantienen en entornos de producción del mundo real, la arquitectura H3 podría convertirse en el modelo para la próxima generación de centros de datos de IA, desacoplando eficazmente el tamaño del modelo de los aumentos exponenciales de costos.

A medida que la industria digiere estos hallazgos de la conferencia de la IEEE, una cosa está clara: el futuro de la IA no se trata solo de pensar más rápido, sino de recordar más, con menos energía. Creati.ai continuará monitoreando el despliegue de la arquitectura H3 y su adopción por parte de los principales proveedores de GPU.